Enhancement of economic dispatch problem using self adaptive real-coded genetic algorithm
المؤلفون المشاركون
Subbaraj, P.
Rengaraj, R.
Salivahanan, S.
المصدر
العدد
المجلد 5، العدد 1 (31 مارس/آذار 2009)
الناشر
تاريخ النشر
2009-03-31
دولة النشر
الجزائر
التخصصات الرئيسية
العلوم الهندسية والتكنولوجية (متداخلة التخصصات)
الموضوعات
الملخص EN
In this paper, a self-adaptive real-coded genetic algorithm (SARGA) is implemented to solv the economic dispatch (ED) problem with valve-point effects.
The self-adaptation is achieved by means of tournament selection along with simulated binary crossover (SBX).
The selection process has a power exploration capability by creating tournaments between two solutions the better solution is chosen and placed in the mating pool leading to better convergence and reduced computational burden.
The population diversity is introduced by making use o distribution index in SBX operator to create a better offspring.
The SARGA is applied t solve ED problem with valve-point effects which has large number of local minima.
Th numerical results demonstrate that the proposed method can find a solution towards th global optimum and compares favorably with other recent methods in terms of solution quality, handling constraints and computation time.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Subbaraj, P.& Rengaraj, R.& Salivahanan, S.. 2009. Enhancement of economic dispatch problem using self adaptive real-coded genetic algorithm. Journal of Electrical Systems،Vol. 5, no. 1.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-169548
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Subbaraj, P.…[et al.]. Enhancement of economic dispatch problem using self adaptive real-coded genetic algorithm. Journal of Electrical Systems Vol. 5, no. 1 (Mar. 2009).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-169548
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Subbaraj, P.& Rengaraj, R.& Salivahanan, S.. Enhancement of economic dispatch problem using self adaptive real-coded genetic algorithm. Journal of Electrical Systems. 2009. Vol. 5, no. 1.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-169548
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references.
رقم السجل
BIM-169548
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر